基于非線性變速積分算法的電動汽車充電電源
1 引 言
PID算法是單片機實際應(yīng)用中普遍采用的控制方法, 在電力、機械、化工等行業(yè)中獲得廣泛應(yīng)用。但是, PID算法并非完美無缺, 它也存在一些問題。
例如: PID 控制中的積分作用主要是用于消除穩(wěn)態(tài)誤差(靜差) , 而在動態(tài)過程中過強的積分作用卻可能使系統(tǒng)的穩(wěn)定性變壞, 主要表現(xiàn)在超調(diào)與積分飽和。當(dāng)設(shè)定值作大幅度改變或者設(shè)定值與反饋值之差很大時往往出現(xiàn)太大的超調(diào)量或過渡時間長。
PID控制算法中, 積分控制用來消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差, 因為只要存在偏差, 它的積分所產(chǎn)生的信號總是用來消除穩(wěn)態(tài)誤差的, 直到偏差為零, 積分的作用才停止。系統(tǒng)對積分項的要求是: 偏差大時積分作用應(yīng)減弱甚至全無, 而偏差小時則應(yīng)加強。這樣既保持了積分的作用, 又減少了超調(diào)量, 使得控制性能有較大的改進(jìn)。基于這個思想, 作者結(jié)合實際工程項目, 在論述了數(shù)字PID基本原理的基礎(chǔ)上, 著重對積分項進(jìn)行了研究分析。
實際工程項目是75KW 純電動汽車充電電源系統(tǒng), 此充電電源的額定輸出為500V /150A。當(dāng)電網(wǎng)電壓波動時, 充電電源輸出的電壓電流上下波動范圍在正負(fù)1% 以內(nèi), 其采用的是改進(jìn)的PID 算法, 實驗證明, 對積分部分的優(yōu)化處理效果顯著。
2 PID算法簡介
PID 控制技術(shù)是基于反饋的控制方法。反饋理論的要素包括三個部分: 測量、比較和執(zhí)行。將所要控制的變量經(jīng)過反饋電路得到的測量值與給定值相比較, 用它們之間的偏差E 進(jìn)行比例( P)、積分( I)、微分( D )的計算, 所得結(jié)果U 作為執(zhí)行器的輸入, 執(zhí)行器的輸出調(diào)節(jié)控制對象, 進(jìn)而實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制。比例部分的作用可以減少穩(wěn)態(tài)誤差, 提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)速度。
微分部分的作用, 實質(zhì)上是和偏差的變化速度有關(guān), 也就是微分作用跟偏差的變化率有關(guān)系。微分控制能夠預(yù)測偏差, 產(chǎn)生超前的校正作用, 因此,微分控制可以很好的改善動態(tài)性能。Td 為微分常數(shù), Td 越大, 微分作用越強, 反之微分作用越弱。
積分作用可以消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差, 提高控制的穩(wěn)態(tài)精度。Ti 為積分常數(shù), T i 越大, 積分作用越弱, 反之則積分作用強。但是積分作用因產(chǎn)生負(fù)相移, 將使控制系統(tǒng)穩(wěn)定裕度下降, 系統(tǒng)動態(tài)性能變差。當(dāng)系統(tǒng)在強擾動作用下, 或給定輸入作階躍變化時, 系統(tǒng)輸出往往產(chǎn)生較大的超調(diào)和長時間的振蕩。
3 積分部分的優(yōu)化處理
傳統(tǒng)數(shù)字位置式PID表達(dá)式如下:
在傳統(tǒng)的PID算法中, 積分常數(shù)K i 在整個調(diào)節(jié)過程中其值不變。但系統(tǒng)對積分的要求是: 偏差大時, 積分作用減弱或為零; 反之則加強。否則, 當(dāng)偏差大時會產(chǎn)生超調(diào), 甚至出現(xiàn)嚴(yán)重的積分飽和。針對這種情況, 有幾種積分部分的優(yōu)化方法。
3. 1 分段積分
根據(jù)偏差大小改變積分增益值。把偏差|E |分成不同的區(qū)間, 每個區(qū)間對應(yīng)一個增益常數(shù)k, 分段積分表達(dá)式如下所示:
上式中, 傳統(tǒng)積分項變?yōu)?img onload="if(this.width>620)this.width=620;" onclick="window.open(this.src)" style="cursor:pointer" class=scaleImage style="WIDTH: 218px; HEIGHT: 67px" src="http://editerupload.eepw.com.cn/fetch/20140213/231536_1_3.jpg">,即在累加積分前加上了增益系數(shù)k。k 取值情況如下:
實際應(yīng)用中, 可根據(jù)偏差|E |的大小分為更多的區(qū)間, k的取值也可根據(jù)實際情況確定。
3. 2 變速積分
分段積分相比傳統(tǒng)PID對控制效果有了顯著的提高, 但是分段積分也有自己的缺點。例如電池充電過程中電池總電壓變化比較緩慢, 積分系數(shù)k 取大了會產(chǎn)生超調(diào), 甚至積分飽和, 取小了又遲遲不能消除靜差. 如果根據(jù)測量值和設(shè)定值的偏差變化, 設(shè)定不同的分段積分系數(shù), 能在一定程度上改善過程的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度和超調(diào), 但所設(shè)置的分段積分系數(shù)人為經(jīng)驗因素較多, 沒能很好地反映偏差的變化,會對系統(tǒng)性能指標(biāo)產(chǎn)生一定的影響。
變速積分也是為了滿足系統(tǒng)對積分項的要求,既偏差大時積分作用應(yīng)減弱甚至全無, 而在偏差小時則應(yīng)加強。電池充電過程的總電壓變化比較緩慢, 積分系數(shù)取大了會產(chǎn)生超調(diào), 甚至積分飽和, 取小了又遲遲不能消除靜差。針對這一問題, 在電動汽車充電電源中根據(jù)電壓的測量值和設(shè)定值的偏差大小, 改變PID算法中積分項的累加速度, 取得了顯著效果。
該充電電源系統(tǒng)采用的是位置式PID 算法, 其中原表達(dá)式中積分部分為:
我們引入一個與偏差E ( k )有關(guān)的函數(shù)f (E( k) ), 使積分部分變?yōu)?
這樣, 當(dāng)偏差|E |增大時, 積分部分的作用變小, 當(dāng)偏差|E |變小時, 積分部分的作用變大, 而且這種變化跟|E |有關(guān)系, 能更好的適應(yīng)系統(tǒng)狀況的變化。其中f (E ( k) )的表達(dá)式如下所式:
3. 3 非線性變速積分
變速積分基本消除了積分飽和現(xiàn)象, 同時大大減小了超調(diào)量, 容易使系統(tǒng)穩(wěn)定。但對于在大范圍突然變化時產(chǎn)生的積分飽和現(xiàn)象仍不能很好地消除, 這時可采用非線性變速積分的PID 算法。非線性變速積分算法的思想是將PID 調(diào)節(jié)器輸出限定在有效的范圍內(nèi), 避免U ( k )超出執(zhí)行機構(gòu)動作范圍而產(chǎn)生飽和。程序的框圖如圖1所示。
圖1 非線性積分程序的框圖
4 基于非線性變速積分PID 算法的電動汽車充電電源
此75KW (額定輸出500V /150A )充電電源是專為純電動大巴設(shè)計的大功率充電機, 由一個充電機控制器和三個并聯(lián)充電模塊組成。充電模塊采用隔離型全橋式DC /DC 變換器作為主體結(jié)構(gòu)。充電機控制器以單片機( 型號為MC9S12DT128)為核心。
MC9S12DT128有三路CAN, 其中CAN0 和CAN1都擴(kuò)展成隔離的接口分別和充電模塊及車上的電池管理( BMS)通信。CAN0網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)充電機控制器控制充電模塊的啟停、往充電模塊發(fā)送電壓電流指令, 充電模塊往控制器發(fā)送電壓電流數(shù)據(jù)、故障(過流, 過壓, 過溫等)信息、當(dāng)前狀態(tài)(停止、充電)等; CAN1網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)BMS控制充電機的啟停、往充電機發(fā)送充電電壓電流指令、發(fā)送當(dāng)前電池的主要數(shù)據(jù)信息(單體電池最高電壓, SOC, 電池最高溫度等)。圖2為充電機-電動汽車網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框圖。
圖2 充電機-電動汽車網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框圖
圖3 為基于非線性變速積分的充電電源原理圖。其控制思想如下: 采用電壓外環(huán), 電流內(nèi)環(huán)雙閉環(huán)控制方式。充電機控制器通過數(shù)字PID實現(xiàn)對電壓環(huán)的調(diào)節(jié), 充電模塊通過模擬PID 實現(xiàn)對電流環(huán)的調(diào)節(jié)。限制電壓給定Vr 由控制器的按鍵板輸入,輸出電壓反饋Vf 由霍爾電壓傳感器HNV025A 采集輸出母線電壓后送入單片機的A /D口, 采樣時間為3. 3m s。充電機一旦啟動, 單片機就運行非線性變速積分PID 算法的子程序(采用中斷方式, 每3. 3ms中斷一次) , 之后得到充電機運行電流指令I(lǐng)’r, 再將I‘r 除以充電模塊的臺數(shù)n, 就得到每一個模塊的電流指令I(lǐng)’r??刂破魍ㄟ^CAN0 網(wǎng)絡(luò)將電流指令I(lǐng)’r以廣播方式發(fā)送充電模塊, 最終實現(xiàn)并聯(lián)模塊的均流。
評論